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1.问卷调研——定量研究
使用在线问卷,问用户评价,询问对交互体验的评分,视觉评价
1.1.什么时候用问卷?
问“为什么”的内容适合量化方法,可以用问卷
——用户画像中,用户有哪些类型,为什么会有这些类型?
研究相关因素、研究影响因素
问“是什么”的内容是和定型方法,可以用访谈或焦点小组
——健身对你意味着什么?你是如何使用健身软件的?
研究意味着什么,研究过程性的
问卷的优势和弊端
优势——网络
- 标准化
- 操作方便
- 调查面广
- 分析方便
- 结果可量化
- 成本低
- 速度快
弊端
- 题目有限(app上15道以内)
- 调查广而不深
- 调查质量不易控制(态度,调查者当时的环境、状态)
- 要求被调查者的文化水平
问卷的适用场景
设计问卷的流程:
确定目标》拆分目标〉设计问题》预设分析〉逻辑确认
1.2.1问卷法与量表的区别
- 编写/发挥自由度
- 量表编写/发挥自由度低,它是标准化的测量工具,需要长期的检验、广泛认可
- 问题题型&答案类型
- 量表表达认同的程度,问卷表达认同的内容
- 量化:APP很好用的同意程度(0-不同意,…,5-同意)
- 问卷:公开课的目的:(A:扩展知识;B:增加学分,C…)
- 回收数据类型
- 量表:数字答案
- 问卷:数字答案、内容答案
- 数据分析方式
1.2.2量表的使用技巧
用户体验中的应用场景
- 产品易用性(配合访谈和可用性测试来填写)
- 文案易懂度
- 对某些知识方法的知晓度
- 游戏娱乐性
- 视觉吸引力
-
两种经典的评分量表
Likert量表(李克特量表) | 题目 | 陈述一个观点 | | —- | —- | | 回答 | 同意该语句的程度或水平 | | 注意 | 设计题干陈述句时,需要仔细遣词造句 | | 示例 | 题目:产品界面美观
选项:非常不同意 OOOOO 非常同意 |
- 语义差异量表(两个形容词的差异)
| 题目 | 提问用户的想法/感受 |
| —- | —- |
| 回答 | 在两个极端的形容词中进行程度选择 |
| 注意 | 每道题需要找到完全想法的两个形容词 |
| 示例 | 题目:你认为这位UI设计师的水准
选项:业余 OOOOO 专业 |
几种使用场景的应用量表
选自:书籍-《用户体验度量》
整体评估问卷 | 任务评估问卷 | 网站感知评估问卷 | 其他特色问卷 |
---|---|---|---|
QUIS |
ASQ |
WAMMI 网站分析和测量问卷 |
NPS 净推荐值 |
SUMI 软件可用性测试问卷 |
SEQ 单项难易度问卷 |
SUPR-Q 标准通用的百分等级问卷 |
CSUQ 标准通用的百分等级问卷 |
PSSUQ 整体满意度评估 |
SMEQ 脑力负荷问卷 |
TAM 技术接受模型 |
|
SUS 软件可用性问卷 |
ER |
评分量表Tips
1.注意问题拆解细分,避免问题涵盖范围过大?
——如:你觉得界面的UI设计怎么样?
这个问题涵盖太广,最好询问:界面字体怎么样?明暗度?色彩?。。。。
2.等级数目建议为奇数
——奇数选项,中间通常有“感觉一般”等中庸的回答的选项,缓解了用户不知道,或者没关注到的压力。
3.7点量表结果更准确
——5个水平可能区间太大,9个以上区分太细。
4.7点以下的量表,答案选项中不需要给每个级别赋予等级数字:1、2、3、4、5、6;
7个以上,需要给出数字,防止用户迷失,需要手动来数数字。
1.2.3收集数据的几种方式及优缺点
代填问卷-口头回答 | 自填问卷-纸笔自填 | 自填问卷-在线自填 | |
---|---|---|---|
场景 | 街头拦访;电话访问 |
执行者需要培训以降低误差 | 当面自填问卷;邮寄纸质问卷
当面自填问卷居多、邮寄需地址 | 邮箱问卷;问卷网站;公司网站
目前覆盖范围最广的方式 |
| 优点 |
- 对用户来说最简便
适合文化水平较低者(理解力不足)
适合老年者(视力不足)
|
- 指导语一致,减少执行者误差现场可对用户疑点进行解释
- 可了解现场情况进行分析
|
- 经济、环保、快捷、传播范围广在线制作便捷、可设置逻辑跳转
- 无需手工录入、提供基础分析
| | 缺点 | 用户给予低评分时说不出口
问卷手工录入繁琐
表述方式不同造成误差 | 纸质问卷排版较为繁琐
问卷手工录入繁琐 | 易受网络较差的影响
问卷网站广告打扰用户
填写中途放弃的用户无法把握 |
1.3行为类、态度类、意见类信息的收集
1.3.1 行为类信息的问题与答案设计
行为分析=后台埋点+问卷收集
- 有数据时候,可以从第三方平台或自己产品平台的埋点中获取行为分析,转化率,购买率,点击率。。。
- 如果没有数据时。需要使用问卷来了解用户行为。
在获取到问卷调研的需求后,进行分析:
确定目标》拆分目标》设计问题》预设分析》逻辑确认
先明确目标:
确定是要做:行为习惯调查、或是需求挖掘调研、用户使用情况调研
在进行目标拆分:
按照如用户属性、使用情况、使用场景、使用动机来拆分问题。
比如:要了解用户对竞品的使用情况
- 需要收集用户使用哪些竞品?
- 设计如:是否使用过某产品?或使用过哪些?让用户对熟悉的产品进行排序。
- 具备逻辑关联性:比如我们需要确保用户使用过某个产品,再询问与该产品相关的问题。
你的问题是否具有威胁性?
问题让用户不安,会暴漏不太光彩的。
比如学历、车子、房子、活动轨迹、收入等。
如何判断一个问题是否具有威胁性
可以问一下自己,看看这些行为是否符合社会期许。捐款?
参考他人设计经验
做前测,了解反馈
这个问题让用户浮想很多。
逻辑性差和诱导性太强
末尾加“对吗?”通常属于诱导过强。
1.3.2 态度类信息的问题与答案设计
认知+评价+行为
比如对产品满意度调研、内容偏好调研、视觉风格偏好调研是关于态度的。
拆分方法:
- 功能拆分
- 业务拆分
- 体验指标
- 工种拆分
敏感性问题,让用户假想是别人的问题,来思考。
加入假定条件
直接问用户“你有没有借书证”用户不太明白,会误解你要借借书证。所以要加入背景。
列举要完整
选项互相不要重合
例子:包含关系;词汇混乱;出色和不太好表述不一致。
1.3.3 意见类信息的问题与答案设计
左边进行预编码,因此整理信息会便利。
右边用户发挥空间大,整理有些麻烦。
一般开放性问题再右侧。
有明确研究方向的采用左侧。
1.4判断收集到的问卷有效性
1.4.1 信度和效度
好的研究=可靠性+有效性
- 可靠性:信度
-
1.4.2 信度:测量结果是否稳定和一致
看是否可靠:
跨时间的一致性:一个用户在两次不同时间的问卷结果对比,采用抽样回访:
- 重点问题回访
- 全部问题回访
跨形式的一致性:需要在问卷中设置同样内容,但表述不同的问题。
内在一致性:同一概念,不同问题。明确其内在关联性。部分问题适用。用得最多。
先测量问卷信度,如果信度非常好,就说明这份问卷时可信的,后续可以大规模推广使用。
1.4.3 效度:是否测量了真正要测量的东西
- 准则关联效度
- 内容效度
- 结构效度
1.5数据回收后的分析
常见的三种分析目的
归纳分析
差异分析
关联分析
如何分析差异性问题
同一批用户,即参与A,也参与B。叫配对样本
参与A的是一批,参与B的是一批,叫独立样本
1.新版本、上版本满意度评分问题:
上版本-用户A;新版本-用户A。这是配对样本,但基本实现不了。
更常见独立样本,分别是两波人,因满意度是5点或7点量表,属于连续型数据。(答案是连续的数字)
2.不同年龄段对电商的偏好
购物平台是A还是B,是离散型数据。(答案是离散的商品名称)
3.哪种提案更受欢迎
同一批人,对不同方案打分。——配对样本
打分是连续型数据。
如:研究不同年龄段人群=多群体差异检验
选择统计方法的思路:
如何分析关联性问题
等比存在倍数关系
体验评分是等距数据,不能表达2分是1分的2倍(不是等比)。